JPH01265378A - 欧文文字認識方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［概要］ 欧文文書を光学的に読取って認識する欧文文字認識方式
に関し、 文字間隔が狭く文字同志が接触している場合にも、短時
間の処理で正しい認識結果か得られることを目的とし、 欧文文字行の中から単語を切出して単語単位で幾何学的
特徴、即ち、単語内の縦線分布、単語内の縦方向線密度
分布ｆｉ、及び又は単晶Ｒ内のループ部分の分布を抽出
し、抽出した単語の幾何学的特徴と辞書に登録された各
単語の幾何学的特徴との距離を演算して最も合致する単
語を判定するように構成する。

［産業上の利用分野］ 本発明は、欧文文書を光学的に読取って認識する欧文文
字認識方式に関する。

文字読取装置における文字認識方式にあっては、光学的
に読取った文書中の文字の領域を１個ずつ決定して文字
切出しを行なって上で文字の特徴を抽出し、辞書に登録
された各文字の特徴との距離を演算して最も合致する文
字を判定しており、文字認識率を向上させることが望ま
れる。

［従来の技術］ 従来の欧文文字の認識方式にあっては、光学的に読取っ
た欧文文書中の文字領域を１個ずつ決定して文字を切出
し、切出された文字単位で辞書との比較（距離演算）に
より文字を認識している。

［発明が解決しようとする課題］ しかしながら、文書中の文字領域を１個ずつ決定した上
で文字を切出して認識する従来方式にあっては、文字間
隔が狭いことによって隣接する文字同志が接触している
場合等には、正常に文字切出しが行なわれず、正しい文
字認識結果が得られない場合がある。

また、文字切出しの誤りを修正するために、複数の切出
し候補について文字認識をおこなう方式や、切出し位置
を変化させながら文字認識を行ない、適切な認識結果が
得られるまで処理を繰り返す方式等が試みられている しかし、これらの方式は試行回数が増大するために処理
時間が長くなるという問題がある。

特に文字間隔が狭い場合の欧文文字の文字切出しの困難
さは、各文字部分の切出し範囲を幾何学的な条件のみに
Ｊ：り推定していることに起因している。

例えば日本語の活字認識においては、「文字は略正方形
であり、且つ各文字の幅は略一定である。

」という幾何学的条件を用いて各文字範囲を推定するこ
とが可能であるが、欧文の場合には、文字の種類によっ
て文字幅が変化するため、このような単純な条件は使用
できない。例えば、ｒｍＪは「ｉ」の２倍以上の文字幅
をもっている。

このため欧文の個々の文字範囲を推定するためには、幾
何学的条件のみならず、文字としてのル２識結果を利用
して「文字としての妥当性」を確五２して各文字の範囲
を決定する必要がある。

しかし、１文字としての妥当性」を判定するだけでは不
十分な場合がある。例えばｌ”ｒｎＪという文字画像は
、２つに分割してｒｒ　Ｊ　十Ｉｎ　Ｊとも認識可能で
あるし、１つに統合してｒｍ　Ｊとも認識可能である。

ｒｒ　Ｊ　＋　「ｎ　Ｊか「ｍ」かは意味判断を伴わず
に判定することは困難且つ不確実であり、この結果、欧
文の文字認識をより一層困難なものにしている。

本発明は、このような従来の問題点に鑑みてなされたも
ので、文字間隔が狭く文字同志が接触している場合にも
、短時間の処理で正しい認識結果が得られる欧文文字認
識方式を提供することを目的とする。

［課題を解決するための手段］ 第１図は本発明の原理説明図である。

第１図において、欧文文士を光学的に読取った画像入力
による文字行の中から単語切出し部１０によって単語を
切出し、特徴抽出部１２により切出した単語の幾何学的
特徴を特徴を抽出する。単語の幾何学的特徴としては、
例えば、単語内の縦線分布、単語内の縦方向線密度分１
１ｉ、及び又は点後内のループ部分の分布を抽出する。

更に、各単語の幾何学的特徴を予め登録した辞書１４が
設けられる。辞書１４にも各単語毎に単語内の縦線分布
、単語内の縦方向線密度分布、及び又は単語内のループ
部分の分布が単語の特徴として登録されている。

そして、特徴抽出部１２で抽出された単語の幾何学的特
徴と辞書１４に登録された各単語の特徴との距離を演算
して最も合致する単語を判定部１６により判定する。

［作用］ このような本発明の欧文文字認識方式にあっては、欧文
文書のもつ特徴として「分かち書きにより単語単位で分
割されている」点に着目し、単語単位に幾何学的条件、
即ち、単語内の縦線分布、単語内の縦方向線密度分布、
単語内のループ部分の分布等を判定しつつ単語としての
意味判定を行なうことにより、確実に欧文文書を認識す
ることができる。

また文字切出しは単語単位で行なうことから、文字間隔
が狭い場合であっても、単品単位の分かち書きによって
単語間のスペースから確実に単語単位の切出しができ、
文字単位の切出しのような困難さは解消され、更に単語
単位で切出して認識することから文字単位の切出し認識
に比べ認識処理時間も大幅に短縮できる。

［実施例］ 第２図は本発明の一実施例を示した実施例構成図である
。

第２図において、１８は画像入力部であり、欧文文書を
光学的に読取り、光学的な読取りで得られたアナログ画
像信号を２値画像データに変換して画像メモリ２０に格
納する。２２は行抽出部であり、画像メモリ２０に格納
された欧文文書の画像データの中から行毎の画像データ
を抽出して行画像メモリ２４に１行分の画像データを記
憶する。

２６は縦投影作成部であり、行画像メモリ２４に蓄積さ
れた１行文の画像データを読出して縦投影データを作成
する。縦投影作成部２６で作成された１行文の画像デー
タの縦投影データは縦投影判別部２８に与えられ、縦投
影判別部２８で単語間の空白を検出して単語の範囲を決
定する。縦投影判別部２８で！ｌｉ語の範囲が決定され
ると、この決定情報を受けて単語切出し部１０が１行文
の画像データの中から単語データを切出して単語画像メ
モリ３０に格納する。

単語画像メモリ３０に１行文の各単語データが格納され
ると、特徴抽出部１２が起動し単語画像メモリ３０から
１つづつ単語画像データを取り込んで単ａＲの幾何学的
特徴を抽出する。

特徴抽出部１２で抽出される単語の幾何学的特徴として
は、 （ａ）単語内の縦線分イ［ （ｂ）単語内の縦方向線密度分布 （Ｃ）単語内のループ部分の分布 をｌｉ：ｉの幾何学的特徴として抽出する。この実施例
にあっては、単語内の縦線分布と単語内の縦方向線密度
分布の２つを幾何学的条件として抽出している。更に単
語の幾何学的特徴として、例えば単語の上凸カーブの分
布や下凸カーブの分布等を抽出してもよい。

一方、１４は辞書であり、欧文の各単語毎に特徴抽出部
１２で抽出する単語の幾何学的特徴と同じ特徴を予め抽
出した結果が各単語単位で登録されている。

１６は判定部であり、距離計算部３２と単語判定部３４
を備える。距離計算部３２は特徴抽出部１２より抽出さ
れた単語の幾何学的特徴−の入力を受けたときに、辞書
１４に予め登録されている各単語の幾何学的特徴との間
の距離（相違度〉を演算する。単語判定部３４は距離計
算部３２の各単語毎の計算距離を受けて最も計算距離の
小さい単語を認識結果として判定する。

次に第３図の認識処理説明図を参照して第２図の実施例
の動作を説明する。

今、行抽出部２２により行画像メモリ２４に格納された
１行文の画像データの中から単品切出し部１０により単
語画像メモリ３０に第３図に示すｒｃｏｍｍｕｎ　ｉ　
ｃａｔ　ｉ　ｏｎＪが切出されたとする。この単語画像
メモリ３０の単語について、特徴抽出部１２は第３図に
示すように縦線分布としての縦線特徴、及び縦方向線密
度としての線密度特徴のそれぞれを抽出する。すなわら
、縦線特徴とは入力単語ｒ　ＣＯｍ　ｍ　ｕ　ｎ　！　
Ｃａ　ｊ　Ｉ　Ｏｎ　Ｊの単語内における縦方向の線分
布でおり、一方、線密度特徴とは入力単語ｒｃｏｍｍｕ
ｎ　ｉ　ｃａＴｉｏｎＪにお【プる横方向の線密度を加
算したデータである。例えばｒｃＪを例にとると、横方
向に２本の線成分が存在することから１凸」状の線密度
特徴が抽出される。

一方、辞書１４には例えば［ｃｏｍｍｕ　ｎ　ｉ　ｃａ
ｔｅＪに対応した縦線特徴及び線密度特徴のそれぞれが
登録されている。

その結果、距離計締部３２では特徴抽出部１２で抽出さ
れた入力単語ｒｃｏｍｍｕｎ　ｉ　ｃａｔ　１ｏｎＪの
縦線特徴及び線密度特徴のそれぞれにつき、辞書１４に
登録された辞書単語［ｃｏｍｍｕｎ　ｉ　ｃａｔｅＪの
縦線特徴及び線密度特徴との間の距離を針線し、この距
離の計算結果から単語判定部３４において入力中ｍ９　
［ＣＯｍ　ｍ　ｕ　ｎ　ｊ　ＣａｔｉｏｎＪに対し距離
の最も小さい辞書単語がｒｃｏｍｍｕｎ　ｉ　ｃａｔｅ
Ｊであることを判定し、更に入力単語の語尾［１ｏｎＪ
と辞書単語の語尾「ｅ」の相違から入力単語が名詞形「
ｃｏｍｍｕｎ　ｉ　ｃａｔ　ｉ　ｏｎＪであることを最
終的に判定して入力単語を認識することができる。

尚、上記の実施例はｔ４ｊ語の幾何学的特徴として縦線
分布及び縦方向線密度の分布の２つを用いた場合を例に
とるものであったが、これに加えて単品内のループ部分
の分布等を特徴として抽出するようにしてもよい。

［発明の効果コ 以上説明してきたように本発明によれば、欧文文字の認
識において文字フォント（字形）や文字サイズが異なっ
たり、文字間隔に広狭・があっても単語単位に得られる
所定の幾何学的特徴を抽出することにより文字同志が接
触している場合にあっても正確に文字を認識して読取る
ことができる。

また、単語単位で１回だけ特徴抽出及び辞書検索を行な
う方式であるため、従来の文字単位での特徴抽出及び辞
書検索する方式に比べ、認識処理を高速化することがで
きる。例えば、抽出する特徴次元数を同一にすると従来
方式に比べ、本発明にあっては平均で５倍程度高速の処
理を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理説明図： 第２図は本発明の実施例構成図： 第３図は本発明の詳細な説明図である。 図中、 １０：単語切出し部 １２：特徴抽出部 １４：辞庄 １６二判定部 １８：画像入力部 ２０：画像メモリ ２２：行抽出部 ２４：行画像メモリ ２６：縦投影部 ２８二縦投影判別部 ３０：単語画像メモリ ３２：距離計算部 ３４：単語判定部 イζ発日月、Ｖ刀に４δ話−日月匹ａ 第１図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）欧文文言を光学的に読取つて認識する欧文文字認
   識方式に於いて、 欧文文字行の中から単語を切り出す単語切出し部（１０
   ）と； 該単語切出し部（１０）で切り出された単語の幾何学的
   特徴を抽出する特徴抽出部（１２）と；各単語の幾何学
   的特徴を予め登録した辞書（１４）と； 前記特徴抽出部（１２）で抽出された単語の幾何学的特
   徴と前記辞書（１４）に登録された各単語の特徴との距
   離を演算して最も合致する単語を判定する判定部（１６
   ）と； を備えたことを特徴とする欧文文字認識方式。
2. （２）前記単語の幾何学的特徴として、単語内の縦線分
   布、単語内の縦方向線密度分布及び又は単語内のループ
   部分の分布を用いることを特徴とする請求項１記載の欧
   文文字認識方式。